박막의 제조는 많은 연구의 가장 기초가 되는 시편을 만드는 과정으로 현대의 과학기술에서 매우 중요한 공정 중의 하나이다. 그러나 이러한 박막의 제조는 제조하는 사람의 숙련도나 장치에 의존하며 경우에 따라서는 원하는 특성의 박막을 제조하는 것이 매우 어려운 작업이 되기도 한다. 따라서 경험이 없는 연구자의 경우는 때때로 까다로움과 번거로움을 느끼게 되며, 안정된 공정을 찾기까지 많은 시간을 소비 하게 된다. 특히 부적절한 증발방법의 선정에 따른 실험 결과는 경제적인 손실을 초래할 뿐만 아니라 실험하는 사람을 좌절시키는 가장 큰 요인이 되어왔다. 진공증착에 의한 박막의 제조는 증발법과 스퍼터링, 이온플레이팅 등의 방법이 있으며 이중 증발을 이용한 박막의 제조에는 저항가열 증발, 전자빔 가열 증발, 유도가열 증발 등의 방법으로 구분하고 있다. 저항가열 증발원은 가격이 저렴하다는 장점은 있으나 증발원이 손쉽게 파손되거나 증발량이 일정하지 않아 박막의 정밀 제어가 어려울 뿐만 아니라 때에 따라서는 1 ${\mu}m$ 이상의 후막 형성에도 어려움이 있는 등 많은 제약이 있다. 따라서 적절한 증발원의 선정이 실험의 효율성을 좌우하는 경우가 많다. 적절한 증발원의 선정과 효율적인 실험을 위해 증발원 제조회사에서는 증발원의 선정과 증발 조건과 관련된 자료를 카탈로그 형태로 발행하고 있다. 그러나 그러한 자료만으로는 객관적인 정보를 얻기에 충분하지 못한 경우가 많으며, 어떤 경우에는 저자 등의 경험과 일치하지 않는 정보도 포함하고 있었다. 전자빔 증발원은 냉각이 되는 Crucible에 물질을 담고 고전압의 전자빔으로 물질을 가열시켜 증발시키는 증발원으로 1960년대 이후 박막 제조 실험에 이용되기 시작하였다. 전자빔은 고순도의 피막 제조가 가능하고 증발물질의 교체가 쉬우며 고속 증발이 가능함은 물론 다층막의 제조가 용이하고 증발물질의 제조비용이 저렴하다는 장점이 있다. 이러한 장점 때문에 1970년대 이후에는 전자빔을 이용한 박막제조가 폭 넓게 이루어졌고 이때를 즈음하여 전자빔을 이용한 물질의 증발 특성이 논문으로 발표되기도 하였다. 본 연구에서는 증발에 관한 저자들의 경험을 바탕으로 저항가열과 전자빔을 이용하여 증발실험을 진행한 물질계를 중심으로 각 물질의 증발특성과 가장 효율적인 Liner 등에 대해 기술하였다. 특히, 각종 물질의 증발 특성을 체계화함은 물론 효율적인 증발 방법을 객관적인 Data와 함께 제공하여 효과적인 박막 제조 실험에 도움이 되고자 하였다.
낮은 저항 용기를 가열할 수 있는 유도 가열 장치는 유도가열 장치용 하프 브릿지 직렬 공진형 인버터의 높은 입력 전압과 높은 턴 수의 코일을 통해 낮은 저항의 용기를 가열한다. 그러나 자성체 용기는 높은 턴 수의 코일에서 높은 저항 값을 가지므로 적절한 전력을 내기 위해서는 높은 입력 전압이 필요하다. 이러한 경우 부스트 토폴로지의 역률 개선 회로를 사용할 수 있다. 하지만 입력 전압의 변동에 따라 직렬 공진형 인버터의 출력 전력 제어를 위한 동작 점 변동이 필요하므로 인버터의 손실이 변동한다. 본 논문에서는 낮은 저항 용기를 가열하기 위하여 높은 턴 수의 코일을 탑재한 유도 가열 장치용 하프 브릿지 직렬 공진형 인버터에서 자성체 용기의 가열 시 입력 전압 변동에 따른 인버터의 손실 분석을 통해 최적의 입력전압 조건을 선정하고자 한다. 제안하는 입력전압 선정 기법은 2-kW 급 유도 장치용 하프 브릿지 직렬 공진형 인버터 시 제품을 통해 타당성을 검증한다.
유도가열은 전자기 유도 현상을 이용하여 금속체를 직접 가열하는 방식이며 높은 변환 효율로 전기에너지를 열에너지로 변환할 있다. 이로 인해 금속의 단조, 용해, 표면경화, 풀림 등 여러 응용분야를 통해 철강 및 기계 산업에 기여하고 있다. 단조용 유도가열기 전원장치는 높은 전력용량을 사용하여 주로 SCR을 이용한 위상제어 정류기를 적용한다. 하지만 입력단의 저 역률 및 전류의 THD가 높은 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 보안하기 위해 단조용 유도가열 작업에 맞는 인터리브드 방식의 벅 컨버터와 전류원 인버터를 사용한 고효율 유도가열 전원장치를 제안한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권5호
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pp.617-624
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2010
선박 건조공정에서 외피의 곡면 가공에 많이 사용하는 가공법을 선상가열법이라고 한다. 선상가열법은 엔지니어의 숙련도에 따라 품질의 차이가 커지기 때문에 현재에는 엔지니어의 숙련도에 의존하지 않는 자동화기기를 사용하여 선상가열을 수행하는 경우가 많다. 본 연구에서는 자동화기기를 사용한 선상가열에 의한 가열판재의 온도분포를 조사하고자 한다. 선상가열시 적용되는 주요한 변수는 가열원의 이동속도, 강도 및 가열 방식 등이 있으며, 본 연구에서는 세 가지 변수를 중심으로 가열판재의 표면 및 내부온도가 어떻게 변화하는지를 조사하였다. 해석결과 가열원의 이동속도가 빨라질수록 판재의 피크온도는 낮게 형성되는 것을 확인하였고, 또한 열원의 크기에 따른 피크온도 및 온도분포가 선형적으로 변화하는 것을 정량적으로 계산할 수 있었다.
KSTAR (Korea Superconducting Tokamak Advanced Research) 장치는 차세대 에너지원 중의 하나인 핵융합로를 위한 과학기술 기반을 마련하기 위해 개발된 중형급 토카막 실험장치로서 토카막 운전 영역의 확장과 안정성 확보, 정상상태 운전 도달을 위한 방법 연구, 최적화된 플라즈마 상태와 연속 운전 실현 등을 주요 목표로 하고 있다. 이를 위해 핵융합 반응에 의한 점화조건과 가까운 상태로 플라즈마를 가열해주어야 하며, 토카막 장치의 저항가열 이외에도 외부에서 추가 가열이 반드시 필요하다. 중성 입자빔 입사 장치는 현재 토카막에서 사용되고 있는 가열장치 중 가장 신뢰성있는 추가 가열 장치라 할 수 있으며 한국 원자력연구원에서는 1997년부터 KSTAR 토카막 실험 장치에 사용될 중성 입자빔 입사 장치를 개발해왔었다. 중성빔 입사 장치는 크게 이온원, 진공함, 열량계, 진공 펌프, 중성화 장치, 이온덤프와 전자석으로 이루어져 있으며, 이중 이온원은 중성빔의 성능을 좌우하는 핵심적인 장치라 할 수 있다. 최근 한국원자력연구원에서는 2 MW 중성 입자빔 입사장치용 이온원 개발을 완료하여 KSTAR 토카막 장치에 설치하였으며, 2013년 현재 KSTAR에는 총 두 개의 이온원이 장착되어 최대 약 3 MW 이상의 중수소 중성 입자빔을 입사하여 KSTAR 토카막 실험의 H-mode 달성과 운전 시나리오 연구에 많은 기여를 하고 있다. 한국원자력연구원에서 최초로 개발된 이온원은 미국 TFTR 장치에서 사용되었던 US LPIS (Long Pulse Ion Source)를 기본으로 하여 국내 개발을 수행하였다. 이 온원은 크게 플라즈마를 발생시키는 플라즈마 발생부와 발생된 이온을 인출 및 가속시키는 가속부로 구성되는데, 개발과정에서 가장 먼저 KSTAR의 장주기 운전에 적합하도록 플라즈마 방전부와 가속부의 냉각회로를 요구되는 열부하에 맞게 설계 수정하였다. 그 후 플라즈마 방전부는 방전 시간과 안정성, 플라즈마 밀도의 균일도, 정격 운전, 방전 효율 등을 고려하여 수정 보완하며 개발을 진행하여왔다. 가속부의 경우 국내 제작기술의 한계를 극복하기 위해 빔 인출그리드를 TFTR의 US LPIS 모델의 슬릿형 그리드 타입에서 원형 인출구 타입으로 변경하였으며, 이후 가속 전극의 고전압 내전력 문제, 빔 인출 전류와 전력, 인출 빔의 광학적 질(quality), 빔 인출 시간 동안의 안정성 등을 위해 그리드의 크기와 간격, 모양 등을 변경하여 개발을 수 행하여 왔다. 이 논문은 한국원자력연구원에서 개발이 진행되어 왔던 이온원들을 시간적으로 되짚어 보면서 현재까지의 성과와 문제점, 그리고 앞으로의 개발 방향에 대해 논의하고자 한다.
본 연구는 colemanite원광을 출발원료로 하여 붕산을 추출하는 공정에서 마이크로파 적용에 대한 연구로, 황산을 첨가하고 가열하여 colemanite의 칼슘 성분을 황산칼슘으로 분리하여 내고, 액상에 존재하는 붕소 성분은 붕산으로 재결정화 하여 제조하였다 Colemanite에 황산을 첨가해 가열하는 공정에 마이크로파를 적용하면, 일반 가열원을 사용하였을 때와 비교하여 적은 양의 황산을 사용하여 추출이 가능하고, 가열시간을 단축하는 것이 가능하였다. 생성된 붕산의 순도는 일반 가열원을 사용하였을 때와 동등한 수준이고 열 특성 또한 동일하였으나, 입자의 크기는 작아졌다.
자유 단조는 고온에 가열한 강괴에 높은 압력을 가하여 원하는 형상의 제품을 만드는 공정으로 에너지 소모가 매우 크다. 여러 개의 강괴를 가열로에 장입하여 고온에 가열한 후 소재를 하나씩 꺼내어 프레스 공정을 수행한다. 가열로에 함께 장입되는 소재들의 조합에 따라 가열 시 소요 시간 및 에너지 사용량이 달라진다. 소재 조합에 따른 가열 비용 예측을 통해 최적의 소재 조합을 결정하여 에너지 효율을 높일 수 있다. 비용 예측 모형을 학습하기 위해서는 가열 소요 시간 및 에너지 사용량 데이터가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 가열로의 온도 및 가스 사용량 데이터를 이용하여 가열로의 가동 상태 변경 지점을 감지하는 방안을 제안한다. 가열로의 온도 및 가스 사용량은 IoT 인프라를 기반으로 손 쉽게 획득할 수 있다. 가열로의 상태 별로 온도 및 가스 사용량에 나타나는 패턴을 이용하여 상태 변경 지점을 감지한다. 이를 통해 가열 공정 데이터를 획득할 수 있을 뿐만 아니라 가열로의 상태를 실시간에 모니터링이 가능함으로써 불필요하게 가열하는 것을 예방하여 에너지 효율을 높일 수 있다.
토카막(Tokamak)에서는 플라즈마(plasma)로 불순불(impurity)의 유입을 방지하기 위해 고진공을 유지해야 하며 이를 위해 가열탈리(backing), 방전세정(discharge codanning) 등 wall conditioning이 기본적으로 요구된다. KT-1 토카막은 실험실 이전에 따른 해체로 인해 진공용기(vacuum vessel) 가 대기압 하에 수개월 동안 노출되어 있었기 때문에 재조립 후 가열 탈 리가 필수적이나 진공용기의 외부에 saddle loop coil을 비롯해 Rogowski, diamagnetic coil, poloidal field coil 등 많은 magnetic pick up coil 들이 설치되어 있어 열선 등 일반적인 방법으로 가열 탈 리가 어려운 상황이다. 따라서 KT-1 토카막에서는 전자석 코일에 상전원을 부가하였을 때 진공용기에 발생하는 유도가열 (inductive heatin)을 이용해 가열 탈리를 시도하였다. 유도 가열 탈리(inductive backing)는 토로이달 자장 코일(toroidal field coil)과 가열 저장 모일(ohmic heating coil)을 각각 이용하여 코일의 온도가 6$0^{\circ}C$ 이하가 유지되는 코일 전류 범위내에서 수행하였으며 먼저 이 둥 경우에 있어서 진공용기의 온도분포를 비교하엿다. 그리고 가열 탈리 기간 및 그 전, 후의 진공압력과 잔류기체 분압을 측정, 분석하였다. 유도가열에 의한 방법으로 KT-1 토카막에서 얻은 탈리온도는 12$0^{\circ}C$정도로 비교적 낮았으나 탈리 시간을 연장하여 탈리효과를 어느 정도 보상할 수 있으며 일반적인 가열 탈리가 여려운 경우 유도 가열 탈 리가 채택될 수 있는 또 하나의 방법이라 볼 수 있다.
본 연구는 저온재생기에서 용액 재생 열원으로 저온열을 보조열원으로 이용가능한 2열원 2중효용 흡수 사이클특성을 규명하기 위한 방법으로 병렬 용액 순환형 2중 효용 흡수 사이클 해석을 수행한다. 본 해석은 저온 재생기에서 필요한 재생열의 일부를 태양열 또는 배열 등과 같은 저온 보조 가열원을 이용하여 열의 유용성 검증을 위한 기초 수단으로 가열원 입구 온도, 용액 순환량을 변화시켜 2중효용 parallel flow cycle 의 특성을 규명한다.
단조는 강괴를 고온으로 가열하고 원하는 형상으로 만드는 공정이다. 가열로에 강괴를 장입하여 가열하고, 고온의 강괴에 프레스, 절단 공정을 적절히 반복하여 원하는 형상으로 만든다. 형상이 완성된 강괴의 경도 및 강도를 조절하기 위해 열처리 공정을 진행한다. 열처리로에 여러 개의 강괴를 장입하여 가열하기 때문에 에너지 비용이 많이 소모된다. 열처리 공정 비용은 열처리 공정의 종류와 장입되는 강괴들의 특성 및 수량 등에 따라서 결정된다. 열처리로에 장입할 강괴 조합을 최적화함으로써 비용을 최소화시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비용 예측 모형을 이용하여 열처리로 작업 계획을 최적화하는 방안을 제안한다. 비용 예측 모형은 IoT 인프라를 기반으로 수집한 공정 데이터를 이용하여 학습한다. 다양한 열처리로 작업 계획은 학습한 모형 기반의 시뮬레이션을 통해 평가하여 유전 알고리즘을 기반으로 최적화한다. 최적의 열처리로 작업 계획을 수립함으로써 공정 비용을 최소화하고 에너지 효율을 극대화할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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